基于珠三角地区臭氧（O₃）污染事件呈秋季高发的特征，结合近年来客观天气分型方法在城市群污染分析中的应用，利用自组织映射神经网络（SOM）方法对珠三角海平面气压场进行客观天气分型，并探讨不同天气型对O₃严重污染的影响．结果表明，基于海平面气压场划分的15种天气型可按照O₃污染程度归为4类（重污染型、中污染型、轻污染型和清洁型），其中重污染与中污染天气型具有显著的季节分布特征．弱冷高压叠加台风副高型（T12）（O₃平均浓度为118.2μg/m³，O₃超标率为22.4%）对应最严重的O₃污染．秋季O₃超标日对应的重污染天气型通常伴随高太阳辐射（较均值高554.1kJ/m²）、高温（较均值高3.1℃）和低湿（较均值低9.2%）等气象条件，极有利于O₃生成．以秋季出现O₃超标天下的重污染天气型环流场为基准进行识别发现，2015~2024年有利于发生O₃超标的识别日数与秋季O₃浓度呈显著正相关，且1995~2060年类似基准场下有利于发生O₃超标的识别日数呈显著上升趋势（年均增加0.14d）．

基于2014~2024年热带气旋资料、再分析资料和臭氧监测数据，分析了临近热带气旋引发粤港澳大湾区臭氧污染的气象成因，并借助Spearman秩相关系数和随机森林回归方法构建了预报模型．结果表明：引发粤港澳大湾区臭氧污染的临近热带气旋主要分布在距离270~1758km的范围内，并且在台湾岛和吕宋岛一线的东西两侧呈现明显的强度差异，东侧的气旋强度均在台风级以上，而西侧的气旋强度在热带低压到强台风级之间．临近气旋通过外围高层的下沉气流，导致粤港澳大湾区云量减少，向下短波辐射增强，地面气温偏高，而相对湿度、降水和风速偏低，进而引发臭氧污染．SOM聚类分析发现，临近热带气旋在粤港澳大湾区会引发西南角污染型、大范围污染型、西部污染型和东北部污染型四种臭氧浓度分布，各种浓度分布与不同地面风场的传输和辐合作用有关．粤港澳大湾区11个地市的臭氧浓度与热带气旋的特征（七级风圈半径和临近率）有较好的相关性，此外还与地面气象要素（海陆风向差和海陆经向风速差等）和高空气象要素（200hPa垂直速度、700hPa经向风、700hPa比湿和925hPa纬向风等）显著相关．基于热带气旋特征及地面和高空气象要素共18个因子构建的预报模型具有较高的泛化性和准确性，模型预报值与实际监测值的平均相关系数达到0.811，平均均方根误差为30.2μg/m³，平均臭氧等级TS评分为0.668．

为深入认识陆海交互过程对深圳市臭氧（O₃）的作用机制，基于深圳市10a间O₃浓度与气象观测数据、气象再分析资料及HYSPLIT后向轨迹模式，分析长距离气团输送和海陆风循环两类典型过程的时空特征及其对O₃浓度的影响．结果表明，影响深圳市的长距离输送气团按路径特征可归纳为海洋型、内陆型和沿海型3类，对应的O₃浓度平均值分别为（45.5±26.1），（68.4±30.6），（71.3±33.7）μg/m³．其中，沿海型气团的O₃污染水平最高，发生频率为39%，尤其在秋季具备较强的输送潜势，是导致深圳市O₃污染的重要输送来源．此外，海陆风循环进一步影响了深圳市的O₃浓度．深圳市10a间海陆风年均发生频率为18.8%，春、夏季最为常见．海陆风日的低风速、局地逆温和再输送条件均有利于污染物的积聚与回流，其O₃浓度显著高于非海陆风日，年均差值可达9.6%．其中秋季差异最为突出，O₃平均浓度高出12.28μg/m³，主要与秋季晴朗干燥、背景风速较低、以及海陆风环流更容易建立等条件有关．综合来看，深圳市O₃污染受陆海气团交互过程显著调控，秋季应作为重点防控时段．

采集了陕西关中地区6类工业园区（水泥混凝土、砖厂建材、锻造冶金、热电、化学品生产和玻璃陶瓷）的PM_2.5样品，分析了其碳组分、水溶性离子、金属元素和氧化潜势，探究不同工业源的排放特征及PM_2.5各化学组分与氧化潜势的关系．结果表明，不同工业园区PM_2.5浓度差异显著，砖厂建材最高（95.2μg/m³）；砖厂建材的OC/EC（有机碳/无机碳）比值（5.5）高于其他行业；水泥混凝土Ca²⁺浓度高于其他行业；锻造冶金行业V占比突出；PM_2.5中无机离子（SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺）及部分金属元素（Ca、Al、Cd、Cu）与氧化潜势呈显著正相关．本研究为确定常见工业行业PM_2.5标识物及其对大气氧化性和人体健康的影响提供了依据．

选取我国水稻主产区之一的江苏为研究区域，在位于江苏中部的泰州市建立50m高度的高精度大气CH₄浓度观测系统，并选取覆盖当地水稻种植期的2023年5月20日~10月31日为研究时段，通过耦合大气传输模型和优化的反演方法，在10d（旬）尺度上开展了稻田CH₄通量反演．结果表明，（1）基于自下而上方法的EDGAR先验排放清单没有明显的稻田CH₄通量时间变化特征，且不存在CH₄排放峰值，这与江苏省稻田CH₄排放在7~8月分蘖-孕穗期达到峰值不符，需要基于CH₄浓度观测进行订正和反演．（2）基于高塔浓度观测的反演结果表明，无论是泰州市还是江苏省，在8月上、中旬CH₄排放出现了峰值，之后逐渐下降，且其峰值分别达到了（966.6±104.6）和（1182.9±128.0）mg/（m²·d），是反演前排放清单的（3.27±0.35）倍．（3）从5月下旬~10月下旬整个研究时段内，泰州市和江苏省稻田CH₄的后验平均CH₄通量分别为（307.3±40.5）和（376.7±49.7）mg CH₄/（m²·d），是先验清单的（1.37±0.18）倍，以上反演结果表明先验排放清单无论从时间变化还是总量上存在明显偏差．

为评估大气污染防治政策对O₃和PM_2.5时空演变的影响，基于贝叶斯时空层次模型分析了2014~2024年中国331个城市O₃和PM_2.5污染的时空分异特征，并利用地理探测器量化了《大气污染防治行动计划》、《打赢蓝天保卫战三年行动计划》和《关于深入打好污染防治攻坚战的意见》政策实施期间气象、社会经济及其他污染物因素对夏季O₃和冬季PM_2.5污染的主导作用．结果表明，O₃浓度呈现增速由快到慢的变化趋势，热点区主要分布在华北和长三角地区；PM_2.5浓度则持续下降，高值区收缩并集中在华北、长三角和成渝地区．O₃和PM_2.5在南方及东北湿润地区多呈正相关，在西北半干旱地区多呈负相关．尽管O₃和PM_2.5的主导因素随政策阶段演变，但不同因素间的交互作用对O₃和PM_2.5的解释力始终强于单一因素的作用．2014~2017年，O₃主要受最高温度（Geo_q = 0.24）、工业产值（Geo_q = 0.22）、PM₁₀（Geo_q = 0.60）影响；PM_2.5主要受最高温度（Geo_q = 0.41）、人口密度（Geo_q = 0.40）、PM₁₀（Geo_q = 0.88）影响．2018~2020年，O₃主导因素转变为降水、人口密度、PM₁₀；PM_2.5主导因素转变为平均温度、人口密度、PM₁₀.2021~2024年二者主导因素转变为平均温度、人口密度和PM₁₀，但解释力有明显差异．研究揭示了政策驱动下O₃与PM_2.5污染时空格局的动态演变，强调了多因素交互作用在复合污染形成过程中的主导作用，为制定分区、分阶段的O₃与PM_2.5协同控制策略提供了依据．

为评估MERRA-2和TAP数据集在高原的适用性，基于珠峰、纳木错和瓦里关三站地面观测数据，验证两数据集大气黑碳（BC）的准确性．观测数据显示，纳木错站年均大气BC浓度最低（0.04μg/m³），珠峰（0.26μg/m³）和瓦里关较高（0.28μg/m³），呈现明显的冬春高、夏季低的季节模式．MERRA-2能较好捕捉大气BC季节和趋势特征；TAP在高原存在系统性高估，部分年份误差高达4倍，准确性低于MERRA-2.2021年3月南亚黑碳跨境输送事件中，MERRA-2再现能力较好，为明确南亚大气污染物向青藏高原跨境传输提供了直接科学证据．

利用车载移动测量方法研究了中国东部沿海的甲烷（CH₄）、二氧化碳（CO₂）浓度及其碳同位素组成（δ¹³C-CH₄、δ¹³C-CO₂）．结果表明：CH₄浓度变化范围为（1.84~2.94）×10^-6，平均浓度为2.09×10^-6，最高值在广东江门（2.32×10^-6）；最低值在福建漳州（1.94×10^-6）．CO₂浓度变化范围为（420.51~857.33）×10^-6，平均浓度为525.70×10^-6，最高值在广东深圳（599.08×10^-6）；最低值在江苏南通（477.42×10^-6）．研究区CH₄和CO₂含量超于大气背景值．δ¹³C-CH₄变化范围为-62.62‰~-29.70‰，平均值为-43.65‰，最高值在山东青岛（-40.24‰）；最低值在福建漳州（-48.25‰）．δ¹³C-CO₂变化范围为-28.64‰~-9.19‰，平均值为-17.53‰，最高值在江苏南通（-14.45‰）；最低值在广东深圳（-19.13‰）．研究区CH₄浓度和碳同位素呈正相关，CO₂浓度和碳同位素呈负相关．人均GDP、民用汽车拥有量、牲畜存栏量、水稻面积与CH₄浓度及碳同位素呈正相关，森林覆盖率与CH₄浓度及碳同位素呈负相关．利用δ¹³C（CO₂）示踪山东、江苏、上海、浙江、福建、广东的沿海大气CO₂源汇特征，其δ¹³Cs分别为：-37.90‰、-37.67‰、-41.24‰、-34.12‰、-33.99‰、-32.39‰，指示石油与天然气的燃烧是研究区CO₂排放的主要贡献源．

基于2013~2023年VIIRS/NPP卫星热异常监测数据及农业统计数据，系统分析华北平原露天秸秆焚烧（以下简称秸秆焚烧）的时空演变特征，估算2013~2022年大气污染物排放量，并评估夏收季秸秆焚烧对PM_2.5的影响．结果表明：研究区秸秆焚烧火点空间分布呈显著集聚性特征，主要形成豫南-皖北和环渤海两处高密度区；研究期间火点数量显著下降，区域南部降幅高于北部；年内变化与农事活动高度吻合，峰值出现在夏收与秋收期间．排放清单显示，2013~2022年污染物排放量下降均超50%，在经历2013~2016年快速下降后趋于平稳；排放峰值呈夏秋向冬春季迁移的趋势；高排放区空间分布呈碎片化趋势；主要作物秸秆焚烧排放贡献结构显示玉米占比升高并超过小麦．夏收期间，豫、鲁、苏、皖四省秸秆焚烧PM_2.5排放量与近地面PM_2.5浓度在年尺度上呈显著正相关（r=0.70~0.91）；日尺度分析表明，豫南-皖北地区2013~2016年期间秸秆焚烧对PM_2.5浓度贡献显著（r=0.68），2017年后影响减弱，环渤海地区整体影响不显著；但聚焦具体个例，局地集中焚烧可导致PM_2.5浓度显著上升，因此应避免多地同步集中焚烧以免引发区域污染事件．

含有高浓度的Fe²⁺、Mn²⁺等重金属离子的酸性煤矿矿井水（AMD）利用冰晶净化效应的冷冻法来处理．AMD通过单因素与正交实验，优化了冷冻法去除模拟AMD中Fe²⁺与Mn²⁺的工艺参数，并确定了其最佳条件（Fe²⁺：冷冻温度为-12℃、初始浓度为0.9mg/L、冷冻半径为4.25cm；Mn²⁺：冷冻温度-6℃、初始浓度1.2mg/L、冷冻半径5.00cm），将优化工艺应用于实际AMD处理．结果表明，实际AMD中Fe²⁺和Mn²⁺的去除率分别达到60%和59%，证实了该技术的有效性．此外，我们使用大麦种子和幼苗作为模型植物，对处理前后AMD的植物毒性进行了评估．结果表明，与未处理的AMD相比，处理后的AMD未抑制大麦种子的发芽和大麦幼苗的生长．本研究证实，冷冻法不仅能有效去除AMD中的重金属污染物，还能显著消减其生物毒性．